| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 目录 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-11页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 第2章 预备知识 | 第11-20页 |
| 2.1 模糊集理论 | 第11页 |
| 2.2 模糊聚类分析(FCM) | 第11-16页 |
| 2.3 主成分分析法 | 第16-18页 |
| 2.4 熵权法 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 特征提取 | 第20-25页 |
| 3.1 基于主成分的特征提取 | 第20-22页 |
| 3.2 SVD在PCA中的应用 | 第22-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 C波段异常信号的分类方法 | 第25-36页 |
| 4.1 C波段异常信号分类方法 | 第25-27页 |
| 4.2 实验 | 第27-29页 |
| 4.3 基于熵权法加权的模糊C均值(WFCM) | 第29-32页 |
| 4.3.1 基于熵权法计算权重 | 第29-30页 |
| 4.3.2 基于熵权法加权的WFCM算法 | 第30-32页 |
| 4.4 基于PCA和WFCM的C波段异常信号的识别步骤 | 第32-36页 |
| 4.4.1 实验 | 第35-36页 |
| 结论与展望 | 第36-37页 |
| 研究工作总结 | 第36页 |
| 研究工作展望 | 第36-37页 |
| 致谢 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第41页 |